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Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 401

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elibrarius:
Espero que isto não tenha sido compilado manualmente? Foi, de alguma forma, em ciclos? Manualmente, teria levado horas...


Em loop, sim.

N_INPUTS <- 10

outputfile <- "rnn_10.mq5"

cat("double RNN(\n",paste(" double p",1:N_INPUTS, sep="", collapse = ",\n"),"){\n", sep="", file = outputfile)
cat("   double probability = \n", file = outputfile, append = TRUE)
i <- 0
while(i < 2^N_INPUTS){
  binary <- tail(rev(as.integer(intToBits(i))), N_INPUTS)
  cat("      ", file = outputfile, append = TRUE)
  for(j in 1:N_INPUTS){
    cat("(", file = outputfile, append = TRUE)
    if(binary[j] == 0){
      cat("1.0 - ", file = outputfile, append = TRUE)
    }
    cat("p",j,") * ", sep="", file = outputfile, append = TRUE)
  }
  cat("x", i, sep="", file = outputfile, append = TRUE)
  if(i!=(2^N_INPUTS-1)){
    cat(" +", file = outputfile, append = TRUE)
  }else{
    cat(";", file = outputfile, append = TRUE)
  }
  cat("\n", file = outputfile, append = TRUE)
  i <- i+1
}
cat("\n    probability=probability/100.0;\n", file = outputfile, append = TRUE)
cat("\n    return(probability);\n", file = outputfile, append = TRUE)
cat("}", file = outputfile, append = TRUE)
Um pouco fora de tópico, mas é possível executar java na GPU????
[Excluído]
Mihail Marchukajtes:
Um pouco fora de tópico e ainda assim, é possível executar java em GPU????

Eu faria uma pergunta mais ampla, quem é capaz de reescrever tudo no mql5 na GPU :)
Maxim Dmitrievsky:

Eu faria uma pergunta mais ampla, quem é capaz de reescrever tudo no mql5 na GPU :)

Só no processo de reescrever algo pode faltar ou cometer erros, caso contrário eu precisaria executá-lo na GPU, pelo menos, e então algum co-processador poderia ser anexado. Ou combine o poder do processador via rede de Internet. Portanto, a tarefa não é trivial. Aumentar o número de núcleos para cerca de 20-30 e construir modelo.... apenas ....
[Excluído]
Mihail Marchukajtes:

Apenas no processo de reescrever você pode perder algo ou cometer erros, caso contrário você tem que executá-lo em uma GPU, pelo menos, e lá você já pode anexar algum co-processador. Ou combine o poder do processador via rede de Internet. Portanto, a tarefa não é trivial. Aumentar o número de núcleos para cerca de 20-30 e construir modelo.... apenas ....


O problema é que, mais cedo ou mais tarde, você ainda vai querer tal biblioteca para MT, pois ela abrirá mais possibilidades como auto-treinamento, menos hodge-podge, menos dor de cabeça. Ou pelo menos como uma dll.

E para este em Java você pode apenas alugar um servidor multi-core por uma hora e fazer tudo o que você precisa, porque a alocação para threads já está implementada lá... então se vale a pena, trabalho extra

Pessoalmente, mesmo que eu não o reescrevesse, eu contribuiria com dinheiro para ele (para a versão mql5).

Maxim Dmitrievsky:


O problema é que, mais cedo ou mais tarde, você ainda vai querer tal biblioteca para MT, pois ela abrirá mais possibilidades como auto-treinamento, menos hodge-podge, menos dor de cabeça. Ou pelo menos como uma dll.

E para este em java você pode apenas alugar um servidor multi-core por uma hora e fazer tudo o que você precisa, porque as distribuições de thread já estão implementadas lá... então, vale a pena, trabalho extra


Uma vez considerei a opção de alugar para este caso, mas as minhas mãos nunca chegaram a chegar lá, mas veremos....
Maxim Dmitrievsky:

Reshetov:

VS Dois classe decisão florestal e regressão logística:

Reshetov ganha este por um deslizamento de terra.

Uma espécie de fã-clube Reshetov... (risos por amor de Deus)) Você também deve tomar um ponto cada um para comprar e vender e 1000 fichas...

Na verdade, é um ajuste limpo. Para tal etapa de amostragem, são necessárias amostras de treinamento não por 3 meses, mas por 5 anos no mínimo, 3 meses mesmo para ultra-HFT não é suficiente quando você tem um milhão de pontos por dia. E não há necessidade de reinventar a roda, o simples XGB com o conjunto certo de características dá um resultado quase óptimo.

[Excluído]
Aliosha:

Uma espécie de fã-clube Reshetov... (risos por amor de Deus)) Você também deve tomar um ponto cada um para comprar e vender e 1000 características...

Na verdade, é um ajuste limpo. Para tal etapa de amostragem, são necessárias amostras de treinamento não por 3 meses, mas por 5 anos no mínimo, 3 meses mesmo para ultra-HFT não é suficiente quando você tem um milhão de pontos por dia. E não há necessidade de reinventar a roda, o XGB banal com o conjunto certo de características dá resultados quase óptimos.


Não, não somos fãs, só estamos à procura do melhor ) Durante 3 meses por xft é mais do que suficiente. O que é o XGB trivial? O ingénuo Bayesian só sabe :)

Mesmo que o ajuste, outros modelos também não o conseguem fazer, não importa como eu os tenha girado.

Dr. Trader:

É melhor definir a importância dos prognosticadores da seguinte forma

library(vtreat)

sourceTable <- read.table("BuySell.csv", sep=";", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

#Эта  строка кода относится только к конкретно этому файлу.
#В  этом csv первая колонка и первая строка специально заполнены для конкретной модели, и тут не нужны. Удалить.
#для  обычных csv файлов такую команду выполнять не нужно.
sourceTable <- sourceTable[-1,-1]

#число колонок
sourceTable_ncol <- ncol(sourceTable)

#Оценка  для классификации, только для двух классов.
#Outcometarget  должен быть равен значению одного из классов.
#На  выбор или эта функция designTreatmentsC, или designTreatmentsN, или designTreatmentsZ (ниже, закоменчены)
#Взаимная  корреляция предкиторов учитывается только в designTreatmentsC, и у повторяющихся или похожих предикторов оценка будет понижаться
set.seed(0)
treats <- designTreatmentsC(dframe = sourceTable,
                            varlist = colnames(sourceTable)[-sourceTable_ncol],
                            outcomename = colnames(sourceTable)[sourceTable_ncol],
                            outcometarget = 1,
                            verbose = FALSE
)

# #оценка  для регрессии или если больше двух классов
#  sourceTable[,sourceTable_ncol] <- as.numeric(sourceTable[,sourceTable_ncol])
#  set.seed(0)
#  treats <- designTreatmentsN(dframe = sourceTable,
#                              varlist = colnames(sourceTable)[-sourceTable_ncol],
#                              outcomename = colnames(sourceTable)[sourceTable_ncol],
#                              verbose = FALSE
# )

# #Оценка  предикторов без учёта цели.
#  set.seed(0)
#  treats <- designTreatmentsZ(dframe = sourceTable,
#                              varlist = colnames(sourceTable)[-sourceTable_ncol],
#                              verbose = FALSE
# )
# 




#табличка  только с названием колонки и её оценкой важности
resultTable <- treats$scoreFrame[,c("varName", "sig")]

#сортировка
 resultTable <- resultTable[order(resultTable$sig),]

#согласно  общему правилу, оценка предиктора (sig) должна быть меньше 1/<общее число предикторов>
#чем  оценка меньше, тем лучше
resultTable$testPassed <- resultTable$sig < 1/(sourceTable_ncol-1)

#для  создания модели и прогноза лучше использовать только те предкторы у которых testPassed == TRUE
resultTable

Pelo que entendi, os preditores com alta correlação entre eles são rastreados.
Faço-o um pouco diferente - conto a matriz de correlação completa e a partir da 1ª verifico a correlação, se for superior a 0,9 (parâmetro é ajustável) deixo-a cair. O método foi descrito em artigos sobre MO.

Parece ter muitos preditores não seleccionados... Parece que a sua função elimina ao nível de 0,5


Maxim Dmitrievsky:


Não, nós não somos fãs, só estamos à procura do óptimo ) Em 3 meses para o hft é mais do que suficiente. O que é o XGB banal? O ingénuo Bayesian só sabe :)

Mesmo que o ajuste, outros modelos também não o podem fazer, pois eu não os torci.

XGB - https://en.wikipedia.org/wiki/Xgboost - a arma de fusão da aprendizagem de máquinas. "Banal" como é o mais popular.

3 meses para o hft não é suficiente, para um ciclo completo de simulação, já que o modelo precisa ser testado em diferentes mercados, mudanças de modo, coberturas flash e diferentes cisnes, testes de estresse sintético não podem fazer isso como o mercado real. O modelo final não utilizará mais do que os dados da semana anterior, mas para configurá-lo você precisará executá-lo em amostras de 1-3 anos para ter certeza de que não estrague tudo. Em 3 meses os dados podem ser treinados e, se os cientistas de dados souberem do seu material, vai acabar por ser um cortador de relva regular, mas um dia, talvez em 3 meses, talvez em meio ano, tudo pode quebrar abruptamente, por razões "desconhecidas", ou melhor, conhecidas, uma vez que o modelo não enfrentou essa condição de meta mercado e se tornou irrelevante.

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